2025上海書展開幕 古舊書、新書共覓「新知」
2025-11-05 00:51 2,758次浏览前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
每到夏季，市民特別是兒童因穿洞洞鞋等軟底鞋被自動扶梯夾傷的事件屢見不鮮。近日，在北京北站、清河站、八達嶺長城站等火車站，悄然在自動扶梯上加貼「洞洞鞋/軟底鞋」風險提示標識牌，安全保障全面升級。北京青年報記者從中國鐵路北京局集團有限公司了解到，這是今年暑運期間鐵路部門保障旅客出行安全的新舉措，未來該局管內各客運站將陸續在自動扶梯處新增相關提示標識，並配合廣播提醒，為旅客乘梯增添雙重保障。此外，北青報記者近日走訪北京多家大型商場發現，多數商場在自動扶梯處設置了「洞洞鞋乘梯警示」，但部分商場的警示標識還存在優化空間。 北京北站所轄五座火車站 86處洞洞鞋警示標識上崗 昨天上午，北京北站內客流繁忙，旅客中不乏孩子們的身影。北青報記者在站內12部自動扶梯前的踏板上看到，最新加貼的「洞洞鞋/軟底鞋乘梯警示」地貼十分醒目：一雙深綠色的大頭洞洞鞋圖案旁，清晰標註著「小心腳趾 遠離邊緣」，旅客乘梯時低頭即可看到提示。 夏季天氣炎熱，輕便透氣、款式多樣的洞洞鞋，就成了許多人出行的首選，殊不知這種「清涼鞋」其實存在不小的安全隱患。各地消防救援部門曾做過多次分析：自動扶梯的踏板與裙板、梳齒板之間存在一定的間隙，穿著質地柔軟的洞洞鞋時，若腳部靠近扶梯邊緣，鞋子極易被捲入，尤其是腳型較小的孩子更易遇險。 「正是關注到這類安全事件，為防患於未然，我們主動製作加貼了警示標識。」北京北站設備科業務指導高迪介紹，從8月初至今，北京北站及其管轄的清河站、昌平站、八達嶺長城站、延慶站5座高鐵車站，已完成全部82部自動扶梯的安全防護提示升級，新增含「洞洞鞋/軟底鞋」風險提示的標識牌86塊。站內的扶梯語音提示也同步優化，旅客踏上扶梯就能聽到「穿洞洞鞋等軟底鞋的乘客注意梯級邊緣間隙，小心夾腳」等提醒。 除了視覺和聽覺警示，這5座高鐵車站還加強了巡檢值守，在梯級、裙板、梳齒板等易夾腳部位增派客運人員現場引導。「我們在扶梯一側玻璃上加裝了延伸緊急制動裝置，遇到緊急情況時，工作人員無需俯身尋找急停按鈕，按動延伸按鈕就能更快讓扶梯停下來。」高迪說。 北京南站設綜合警示地貼 北京西站與豐臺站正推進 除了上述高鐵車站，北京其他幾大火車站也關注到了洞洞鞋隱患。在北京南站，北青報記者看到，南北進站口的扶梯前均張貼著綜合警示地貼，除洞洞鞋圖案外，還多了行李箱標識，黑色警示語時刻提醒旅客「緊握扶手，小心腳趾，遠離邊緣。扶好行李，防止傾倒」。旅客在乘坐扶梯時，廣播也新增了相關提示：「穿洞洞鞋或長裙子的旅客請遠離邊緣……」 另據北青報記者從北京西站、北京豐臺站了解到，這兩大火車站已更新了扶梯廣播提示內容，新增洞洞鞋安全提醒，相關警示標識正在製作中，將陸續在扶梯處張貼到位。 北青報記者在幾個火車站觀察發現，穿洞洞鞋等輕便涼鞋出行的旅客不在少數。而在地貼警示標識安裝後，不少旅客在乘梯時會下意識拉緊孩子的手，提醒孩子勿將腳靠近電梯邊緣，安全提示已初見成效。 商場洞洞鞋警示形式不一 部分標識提示效果打折扣 除了火車站，北京各大商場的扶梯是否也對「洞洞鞋」設置了專門安全提示呢？北青報記者近日分別探訪了朝陽合生匯、朝陽大悅城、王府井喜悅、西直門凱德MALL、北京薈聚購物中心、惠多港購物中心等6家綜合商業體，發現其中5家張貼了針對穿著洞洞鞋乘梯的專門警示標識，但部分標識因存在粘貼位置不佳或玻璃反光等問題，降低了安全提示效果。 作為北京南城最大的商業購物中心，北京薈聚購物中心內的扶梯安全提示十分醒目。北青報記者看到，這裡的扶梯統一在一側玻璃上張貼了黑白對比鮮明的「洞洞鞋乘梯警示」標識，不僅配有醒目的洞洞鞋圖片，還標註文字提示「為了您和您家人的安全，請穿著洞洞鞋的顧客和孩子，勿乘坐自動扶梯，建議您和孩子乘坐垂直電梯」。 惠多港購物中心的安全提示同樣直觀。在負一層通往一層的扶梯上，張貼著帶有明顯洞洞鞋圖案的標識，其中「小心腳趾」 字樣用醒目的紅色突出顯示，提示語明確標註「請照顧同行兒童，避免他們站在梯級邊緣，特別是穿著膠鞋或涼鞋的兒童」。 相比之下，部分商場的警示標識還存在優化空間。例如，朝陽合生匯的扶梯出發層雖普遍貼有 「禁止洞洞鞋與拖鞋乘坐」的提示，但標識未採用醒目顏色且粘貼位置不夠突出，顧客在乘梯過程中很難第一時間注意到這些標識；西直門凱德MALL的扶梯玻璃上張貼了透明底色的警示標識，雖將洞洞鞋圖片標為紅色，但提示語字體過小，難以清晰辨識內容。 在王府井喜悅商場，北青報記者看到，扶梯兩側僅張貼了常規乘梯安全須知，裡面可見「小心夾腳」的提示標識，但沒有針對洞洞鞋等軟底鞋乘梯的專門警示標識。 多數家長未留意相關風險 提高安全意識需多方合力 在走訪上述幾家商場的過程中，北青報記者隨機採訪了多位帶孩子的家長，他們均表示乘梯時會下意識提醒孩子注意安全，但對於穿著洞洞鞋可能引發的特定風險，多數受訪者坦言「未曾特別關注」或「日常未曾留意相關提示」。 「乘坐扶梯時一般會讓孩子靠邊站，別亂跑亂跳的。」在朝陽合生匯，北青報記者碰到了帶孩子來看電影的範女士，她表示，夏天自己帶孩子出門遛彎兒玩耍時，娘兒倆穿的基本都是洞洞鞋，因為這種鞋子輕便涼快，穿脫也方便，「從來沒想過洞洞鞋在自動扶梯上會有安全問題，看來以後得多注意了。」 這個暑期，北京火車站自動扶梯安全防護提示措施的升級，只是公共場所安全出行的一個縮影。安全意識的紮根，既需要場所更醒目、更精準的提示，也需要每一位市民在日常出行中多一份留心，尤其是家長帶孩子乘梯時，既要留意場所的安全指引，更要主動看護好孩子的腳步，遠離梯級邊緣等危險區域。 唯有如此，才能讓每一次乘梯都少一份隱患，多一份安心，讓「防患於未然」從文字變成守護安全的實際行動。 文/本報記者 王薇 實習生 林妙暄 攝影/本報記者 袁藝
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